Китайский экспертный текст очень высокого статусного уровня в AI индустрии КНР. По рекурсивному AI. Практически в один день с американцами: 10.09.2026.
Последний ИИ, созданный людьми: к подлинному рекурсивному самосовершенствованию. (Подробности и линк ниже)

То есть:
- это либо скоординированное выступление лидеров отрасли в двух ведущих AI державах по контролю над рекурсивным AI. Либо превентивный шаг КНР за 2 дня до выступления Амодеи, и в тот же день поддержки Альтманом и Маском. Но после выступления Альтмана, состоявшегося 17.08. Между 17.08 и 12.09 (Амодеи) - огромной важности период в системе государственного управления в США относительно высоких технологий. Прежде всего - промежуточный "отчет" по Genesis Mission.
- Китайский текст не содержит американского алармизма по поводу вероятности выхода AI из-под контроля в течение "6-12" месяцев (Амодеи). Китайцы достаточно спокойно обращают внимание на инженерную сторону безопасности, но не опасаются или просто обходят тему политики. Они уверены в технической возможности контроля над развитием моделей. Они по сути предлагают не замедлять развитие рекурсивного AI.
- Это - предложение к переговорам между США и КНР по международному регулированию развития AI на его нынешней фазе, вписанное в американский политический контекст. Нечто наподобие китайской позиции по контролю над новым типом оружия массового поражения.
- Китай уверен в своей способности контролировать модели. В отличие от американцев, у которых такой уверенности нет. Огромной политической важности пункт. С одного из ракурсов это - нивелирует американский алармизм трех технологических лидеров, так как говорит о том, что Китай готов без оглядки на США продолжить сокращать разрыв в уровнях развития AI.

Если говорить метафорически, то это китайский технологический ультиматум США. Политические цели которого пока не ясны.

Авторы:
Представители Шанхайского университета Цзяотун, Университета Цинхуа, компании ByteDance и Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта (Shanghai AI Lab)

Рекурсивное самосовершенствование (RSI) позволяет системам ИИ превращать опыт и обратную связь в устойчивые изменения, улучшающие как их возможности, так и процесс будущих улучшений. Сначала мы используем Headroom-Closed Index (HCI), чтобы выявить проблемы существующих LLM, затем представляем концепцию RSI и её дорожную карту развития: от автономии улучшения-выполнения, автономии стратегии улучшения, автономии приобретения опыта и автономии адаптации к окружающей среде до рекурсивного мета-улучшения. Далее мы рассматриваем RSI в разных сценариях (например, научные открытия, воплощённый интеллект, программная инженерия), выделяя их уникальные требования и скорости разработки. Опираясь на различные отраслевые практики и предварительные эмпирические данные, мы связываем исследования RSI с практическими системами и выявляем ключевые вызовы для достижения подлинного RSI.
https://arxiv.org/pdf/2609.11873